파이썬 스크립트 작성, 프로젝트 빌드, 애플리케이션 배포 경험이 있으신가요? 좋습니다! 하지만 파이썬을 *정말로* 깊이 이해한다는 것은 언어의 핵심 메커니즘과 고급 기능을 파악하는 데 있습니다. 여기, 평범한 파이썬 코더와 숙련된 파이썬 전문가를 구분 짓는 7가지 중요한 개념을 소개합니다. 만약 이 개념들이 익숙하고 직관적으로 느껴진다면, 축하드립니다! 당신은 이미 파이썬을 "꽤 잘 다루는" 수준을 넘어섰을 가능성이 높습니다. 🎉1. 메타클래스 (Metaclasses): 클래스를 동적으로 만들기 ✨메타클래스는 파이썬의 숨겨진 마법 중 하나로, 클래스를 생성하는 규칙 자체를 프로그래밍 방식으로 정의할 수 있게 해줍니다. `type`의 서브클래스를 만들어 클래스 생성 과정을 커스터마이징하는 강력한 도구죠...

우리는 매일 코드에서 리스트(list)를 사용하죠. 하지만 많은 개발자들이 아주 간단하면서도 코드를 더 빠르고 효율적으로 만들어 줄 리스트 트릭을 놓치고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 🤔저도 이 방법을 1년 넘게 무시했었는데요, 어느 날 제 실수를 깨닫고 나서부터는 이 간단한 기술에 푹 빠졌습니다. 오늘은 여러분께 리스트의 문제점을 설명하고, 그 해결책을 소개한 뒤, 실제 증거까지 보여드릴게요.그럼, 시작해 볼까요? 🚀🚨 리스트의 문제: 느린 연산 속도파이썬의 리스트는 정말 훌륭합니다. 하지만 딱 한 가지 약점이 있죠:시작 부분에서 요소를 삽입하거나 삭제할 때 속도가 느리다는 점입니다.예를 들어 볼까요? 다음과 같은 리스트가 있다고 해봅시다.numbers = [1, 2, 3, 4, 5]여기에 맨 앞..

파이썬 프로젝트를 현대적으로 관리하고 개발하는 방법에 대해 이야기해보려 합니다. 여러 회사와 프로젝트에서 파이썬을 사용하면서 발견한 몇 가지 성가시고, 유지보수가 어렵고, 구식인 관행들이 있습니다. 이제 이런 낡은 방식은 그만두고, 더 나은 방법을 함께 알아보죠!시작하기 전에이 글에서 다룰 내용은 다음과 같습니다:requirements.txt 대신 pyproject.toml 사용하기Poetry나 UV 같은 파이썬 버전 및 프로젝트 관리자 활용타입 힌트(Type Hints) 적용함수 독스트링에 Raises 섹션 추가Pydantic 모델로 데이터 관리Ruff 같은 린터와 포맷터 도입unittest 대신 Pytest 사용프로젝트에 몰래 적용해볼 만한 "핫 테이크" 팁그럼 바로 시작해볼까요?1. requirem..

RequestsDependencyWarning: urllib3 (2.2.1) or chardet (None)/charset_normalizer (3.4.0) doesn't match a supported version!  warnings.warn("urllib3 ({}) or chardet ({})/charset_normalizer ({}) doesn't match a supported " 오류 원인이 오류는 Requests 라이브러리의 종속성 버전(urllib3, chardet, charset_normalizer)이 지원되는 버전과 맞지 않을 때 발생할 수 있습니다.최신 버전으로 업데이트하면 해결될 가능성이 높습니다.chardet가 설치되지 않은 경우, charset_normalizer가 사용되며, 이..

파이썬 3.13 버전은 특히 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 업데이트를 포함하고 있어보여 또 정리해보았습니다. 파이썬은 간단한 문법, 풍부한 라이브러리, 그리고 강력한 커뮤니티의 지원 덕분에 ML과 AI 개발에서 가장 널리 사용되는 언어로 자리 잡았습니다. 하지만 AI 분야가 점점 더 확장됨에 따라, 더욱 효율적이고 성능이 뛰어난 파이썬 코드에 대한 요구가 커지고 있습니다. 파이썬 3.13은 이러한 요구를 충족하기 위해 성능과 생산성을 향상시키는 여러 기능을 추가했으며, 특히 **자유 스레딩(Free Threading)**과 JIT(Just-In-Time) 컴파일러 같은 획기적인 개선 사항이 포함되었습니다.이번 포스트에서는 파이썬 3.13에서 ML과 AI 개발에 유용한 ..

FastAPI 애플리케이션을 Celery와 RabbitMQ로 슈퍼차징하기FastAPI 애플리케이션에 Celery와 RabbitMQ를 결합하여 백그라운드 작업을 업그레이드하는 방법에 대해 다뤄보겠습니다. 대용량 이미지 처리나 데이터 분석처럼 시간이 오래 걸리는 작업을 효율적으로 관리하는 방법을 찾고 계신가요? 그렇다면 이 글이 딱 맞을 거예요!Celery와 RabbitMQ란?🟢 Celery: 강력한 비동기 작업 큐Celery는 Python 기반의 비동기 작업 큐 시스템입니다. 쉽게 말해, **"이 작업을 백그라운드에서 처리해줘!"**라고 맡길 수 있는 도구죠. 예를 들어, 사용자가 웹사이트에서 이미지를 업로드했을 때, Celery가 백그라운드에서 크기 조정을 처리하도록 만들 수 있습니다.특징:작업을 작은..

시스템 설계에서 자주 헷갈리는 개념인 **동시성(Concurrency)**과 **병렬성(Parallelism)**에 대해 이야기해보려고 합니다. 비슷해 보이지만 완전히 다른 이 개념들을 예제와 함께 쉽게 풀어볼게요. 끝까지 읽으면 두 개념의 차이와 실세계 적용 사례를 확실히 이해할 수 있을 거예요! 🚀🧩 1. 동시성(Concurrency)이란?동시성은 여러 작업을 동시에 관리하는 개념입니다. 하지만 꼭 여러 작업이 "한 번에 실행"되는 건 아니에요. CPU가 빠르게 작업을 전환하며 진행 상황을 만들어가는 것이 핵심입니다.💡 예제예를 들어, 음악을 들으면서 코딩을 하는 상황을 생각해보세요. 단일 CPU는 한 번에 한 작업만 처리할 수 있지만, 아주 빠르게 두 작업을 번갈아 실행하면서 우리가 "동시에 ..

소프트웨어 설계에서 중요한 SOLID 원칙을 FastAPI와 Python을 활용해 어떻게 적용할 수 있는지 알아보겠습니다. 🚀SOLID는 로버트 C. 마틴(일명 "Uncle Bob")이 제안한 5가지 설계 원칙으로, 코드를 더 깔끔하고 유지보수하기 쉽도록 도와줍니다. 특히 객체 지향 프로그래밍과 API 개발에서 빛을 발하죠. ✨ 이 글에서는 온라인 서점의 도서 재고 관리 API를 예제로 삼아 각 원칙을 하나씩 살펴보겠습니다. 이미 FastAPI로 API를 만들어 본 경험이 있는 분들을 위해, 기초적인 설명은 건너뛰고 실전 적용에 집중하겠습니다. 💡 그럼 시작해볼까요? 💨📚 예제 시나리오: 온라인 서점 재고 관리 시스템우리가 만들 API는 온라인 서점에서 도서를 관리하는 시스템입니다. 이 API는 ..